中欧科技战队｜冯炉丹：科技自立和市场应用双引擎推动国产AI发展

历史工业革命是对人类体力劳动的赋能，而人工智能是历史上第一次实现对于人类脑力劳动的复制和增强。以CPI调整后的S&P 500公司平均收入衡量劳动生产率，可以看到在过去50年，PC、互联网、手机、云计算代表的四次技术革命，带来了劳动生产率的显著提升。不过劳动生产率在近20年基本停滞了，这一波AI的发展有机会让劳动生产率在未来三年继续提高。

当前我们或处于阶段一的中后期，人工智能投资才刚刚起步。

先看当下，AI目前处于商业化初期，呈现“A形”的收入分布，约80%收入集中于底层的算力部分。同时，相较于AI应用与硬件载体，算力部分也有更高的毛利率水平，约为80%。

以更成熟的云计算产业为例，收入分布应该呈现“V形”，底层算力（芯片）仅包含10%的价值量，30%集中于硬件载体，60%集中于应用层。越靠近客户，价值量和毛利就越高，这应该也是未来AI行业的发展方向。

我认为，AI的商业价值未来将从算力转向AI新硬件+应用，已经能看到一些催化事件：

GPT 4级别的API费用过去18个月下降至1/144，Deepseek的出现又使成本下降一个数量级。

头部厂商持续迭代模型，开源模型的能力逼近闭源模型，催生AI硬件与应用的丰富化。

产业周期的更迭决定了长中期市场容量。预计未来AI应用会沿聊天机器人、推理者、智能体、创新者、组织者的路径发展，带动产业周期沿云端训练、云端推理、边缘推理、终端推理的路径发展。这样的更迭所需的硬件载体，从大算力集群、公有云、边缘云发展到终端（AI手机、AI眼镜、AI汽车等），以及带来不同芯片的需求。

刚才提到，AI产业的“蛋糕”会越做越大已经是共识，但事实上，“蛋糕”的切分并不是均匀的，在“蛋糕”份额的争夺中，我认为国产AI以下两条路径值得关注：

考虑到长期发展的安全性，算力底座、模型研发和应用落地都需要国产化突破，重点机会在于卡脖子技术的突破。

连接重构对格局和生态的重塑或是最大的机会，新入口机会是长期关注的目标。短期的确定性机会在于AI产业链的资本开支机会。

我们会去这样思考，AI应用抽象出来能解决人们生活中的哪些问题？主要是三大类：效率提升、娱乐体验、人与人的交流连接。

目前已处于大规模商业量产拐点，预计高阶智能驾驶在近几年渗透率将会快速提升。历史技术路径是端到端+深度学习，未来将会是端到端+世界模型，可能将突破无人驾驶天花板。

此外，很重要的一点是，智能驾驶是通往智能机器人的必要路径，真正把智驾做得好的企业，能拿到通往智能机器人的头等舱票。

根据测算，智驾的硬件是千亿市场，算法是万亿市场，整车是十万亿，目前认为整车厂是智能汽车的最优投资环节之一。

智能机器人依然是AI长期革命性机会，是AI与物理世界的终极接口，将会重塑生产方式与生活方式。

智能机器人的投资点在于机器人本体和零部件厂商。本体厂商主要是未上市公司和海外公司，因此目前投资机会更关注零部件厂商。中国的零部件厂商有极强的研发效率和制造成本优势，从而有很大机会切入智能机器人产业链中。

两个逻辑：

投资机会方面，看好两者交叉的具有共性的零部件厂商，比如芯片、光学等领域。

值得一提的是智能眼镜，其未来有望重构整个眼镜行业。目前，眼镜产业大部分利润率是被终端零售商拿到的，智能眼镜的逻辑是通过“加量不加价”重构原有产业链，降低终端利润率的同时，把眼镜的体验和重量做得更好。

2024年行业销量300万台，预计2027年实现1亿台，对应1000亿元的市场空间，增量弹性集中在主芯片和中小ODM。

AI产业发展能带来产品迭代、收入和效率提升、成本优化等，想象空间非常大，但仍然存在着诸多问题：

因此，无论是选股还是面对市场波动，时刻要保持警醒，在短期清醒和长期远景中寻找一个平衡点。